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归一化流实现量子电路相空间经典模拟
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AI 综述
2026-11-11，arXiv quant-ph 报道，ICFO 与 Jagiellonian 大学团队提出一种基于多体系统相空间表述的量子线路学习框架：将 N 比特态表示为 2N 维光滑流形上的概率分布，并把幺正门参数化为这些分布之间的 normalizing flows，从而用生成模型对量子线路进行经典模拟。该方法在三类常见量子线路族上进行了评测，结果显示在大系统尺寸下的精度超过现有最优的神经网络方法。这是该事件的首篇报道，尚无早先报道可供对照。
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报道时间线
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11月11日
- arXiv quant-ph（量子信息与量子物理）相空间中用 Normalizing Flows 经典模拟量子线路
ICFO 与 Jagielloński 大学团队提出基于多体系统相空间表述的量子线路学习框架，将 N 比特态表示为 2N 维光滑流形上的概率分布，并把幺正门参数化为这些分布之间的 normalizing flows，从而用生成模型进行量子线路的经典模拟。该方法在三类常见量子线路族上评测，大系统尺寸下的精度超过现有最优神经网络方法。
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